#分句分词 import pandas as pd import nltk import re import jieba hu = pd.read_csv('D:\文本挖掘\douban_data.csv',error_bad_lines=False #加入参数 ,encoding = 'gb18030') def cut_sentence(text): # 使用jieba库进行分词 seg_list = jieba.cut(text, cut_all=False) # 根据标点符号进行分句 sentence_list = [] sentence = '' for word in seg_list: sentence += word if word in ['。', '!', '?']: sentence_list.append(sentence) sentence = '' if sentence != '': sentence_list.append(sentence) return sentence_list # 获取需要分词的列 content_series =hu['comment'] # 对某一列进行分句 # sentences = [] # for text in content_series: # sentences.extend(nltk.sent_tokenize(text)) # 对每个元素进行分句 # cut_series = content_series.apply(lambda x: nltk.sent_tokenize(x)) cut_series = content_series.apply(lambda x: cut_sentence(x)) # # 对每个元素进行分词 # cut_series = content_series.apply(lambda x: nltk.word_tokenize(x)) # 将分词后的结果添加到原始的DataFrame中 xxy = pd.concat([comments, cut_series.rename('cut_sentences')], axis=1)
时间: 2024-03-04 15:54:10 浏览: 36
这段代码的作用是将一个包含评论的数据集进行分句和分词处理,并将处理后的结果添加到原始的DataFrame中。具体来说,它首先使用pandas库读取一个csv文件,然后定义了一个cut_sentence函数,使用jieba库进行分词,并根据标点符号进行分句。接着,它将需要分词的列取出,使用apply函数对每个元素进行分句和分词处理,得到一个Series对象。最后,它使用concat函数将原始DataFrame和分词后的Series对象按列合并,并将列名分别命名为comments和cut_sentences。
相关问题
python对csv文件进行分句、分词、词性标注。
可以使用Python中的pandas、jieba和nltk库来对csv文件进行分句、分词和词性标注。
首先,使用pandas读取csv文件:
```python
import pandas as pd
df = pd.read_csv('example.csv')
```
接下来,使用jieba对文本进行分句和分词:
```python
import jieba
sentences = []
for text in df['text']:
sentences += [s for s in re.split(r'[。!?]', text) if s]
words = []
for sentence in sentences:
words += jieba.lcut(sentence)
```
最后,使用nltk对词进行词性标注:
```python
import nltk
tagged_words = nltk.pos_tag(words)
```
完整代码如下:
```python
import pandas as pd
import jieba
import nltk
import re
df = pd.read_csv('example.csv')
sentences = []
for text in df['text']:
sentences += [s for s in re.split(r'[。!?]', text) if s]
words = []
for sentence in sentences:
words += jieba.lcut(sentence)
tagged_words = nltk.pos_tag(words)
```
nltk.tokenize.sent_tokenize如何能处理中文数据
nltk.tokenize.sent_tokenize是一个英文句子分割器,不能直接处理中文数据。但是,你可以使用其他中文分词工具来分割中文句子,然后再使用nltk.tokenize.sent_tokenize将其分割成句子。
一个常用的中文分词工具是jieba分词库。你可以使用以下代码来将一段中文文本分割成句子:
```python
import jieba
import re
def chinese_sent_tokenize(text):
# 先将文本按照标点符号分割成段落
pattern = r'[\n。?!\.\?\!]+'
para_list = re.split(pattern=pattern, string=text)
# 对每个段落进行分句
sent_list = []
for para in para_list:
seg_list = jieba.cut(para)
sent_list.extend(seg_list)
# 去除空白字符和长度小于2的句子
sent_list = [sent.strip() for sent in sent_list if len(sent.strip()) > 1]
return sent_list
```
这个函数将输入的中文文本按照标点符号分割成段落,然后对每个段落进行jieba分词,最后将所有分词结果拼接成句子列表。你可以将这个函数作为一个中文句子分割器使用。